(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象とする宅内における人間の危険状態を判定する危険状態判定システムであって、当該宅内における過去のあらかじめ定めた特定期間の１日毎の電力消費量をあらかじめ定めた時間間隔で取得する手段と、取得した当該宅内における１日毎の前記電力消費量に関するヒストグラムを生成する手段と、生成した１日毎の前記ヒストグラムに対して、判別分析法（Discriminant  Analysis  Method）を適用して、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの２つのクラスに分離する分離度を１日毎に算出し、算出した前記分離度が最大になる日を選択する手段と、選択した当該日において前記２つのクラスに分離する閾値を導出し、導出した閾値を、人間の操作がない状態で機器が自動的に運転している機器自動運転の状態における電力消費量の最大値と看做して、人間の危険状態を判定するための第１閾値として設定する手段と、生成した１日毎の前記ヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最も小さい各日最小電力消費量を抽出し、抽出した該各日最小電力消費量の中から電力消費量が最も小さい最小電力消費量を選択する手段と、選択した最小電力消費量に基づいて、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を算出して、算出した該電力消費量の最小値を人間の危険状態を判定するための第２閾値として設定する手段と、少なくとも備えていることを特徴とする危険状態判定システム。
【請求項２】
請求項１に記載の危険状態判定システムにおいて、過去の最新の日または選択した日における前記宅内の人間の危険状態を判定する際に、当該日の前記宅内における電力消費量に関する電力データを取得し、取得した前記電力データのそれぞれを前記第１閾値および第２閾値と時系列的に順次比較し、取得した前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間を超えて継続しているか否かを判定した判定結果を、当該宅内における人間の危険状態を示す危険状態判定結果として算出する手段をさらに備えていることを特徴とする危険状態判定システム。
【請求項３】
対象とする宅内における人間の危険状態を判定する危険状態判定方法であって、当該宅内における過去のあらかじめ定めた特定期間の１日毎の電力消費量をあらかじめ定めた時間間隔で取得するステップと、取得した当該宅内における１日毎の前記電力消費量に関するヒストグラムを生成するステップと、生成した１日毎の前記ヒストグラムに対して、判別分析法（Discriminant  Analysis  Method）を適用して、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの２つのクラスに分離する分離度を１日毎に算出し、算出した前記分離度が最大になる日を選択するステップと、選択した当該日において前記２つのクラスに分離する閾値を導出し、導出した閾値を、人間の操作がない状態で機器が自動的に運転している機器自動運転の状態における電力消費量の最大値と看做して、人間の危険状態を判定するための第１閾値として設定するステップと、生成した１日毎の前記ヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最も小さい各日最小電力消費量を抽出し、抽出した該各日最小電力消費量の中から電力消費量が最も小さい最小電力消費量を選択するステップと、選択した最小電力消費量に基づいて、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を算出して、算出した該電力消費量の最小値を人間の危険状態を判定するための第２閾値として設定するステップと、少なくとも有していることを特徴とする危険状態判定方法。
【請求項４】
請求項３に記載の危険状態判定方法において、過去の最新の日または選択した日における前記宅内の人間の危険状態を判定する際に、当該日の前記宅内における電力消費量に関する電力データを取得し、取得した前記電力データのそれぞれを前記第１閾値および第２閾値と時系列的に順次比較し、取得した前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間を超えて継続しているか否かを判定した判定結果を、当該宅内における人間の危険状態を示す危険状態判定結果として算出するステップをさらに有していることを特徴とする危険状態判定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の危険状態判定方法において、前記危険状態判定結果を算出する際に、取得した時刻毎の前記電力データと前記閾値とを順次比較し、前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が、前記限界時間を超えて継続している場合には、当該宅内における人間が危険状態にあるものと判定し、一方、前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が、前記限界時間を超えて継続していない場合には、当該宅内における人間が危険状態にはないものと判定して、判定した結果を、２値の前記危険状態判定結果として算出することを特徴とする危険状態判定方法。
【請求項６】
請求項４に記載の危険状態判定方法において、前記危険状態判定結果を算出する際に、取得した時刻毎の前記電力データと前記閾値とを順次比較し、前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が継続した継続時間の前記限界時間に対する割合を、人間の危険状態の程度を示す数値割合からなる危険状態判定結果として算出することを特徴とする危険状態判定方法。
【請求項７】
請求項３ないし６のいずれかに記載の危険状態判定方法において、前記各日最小電力消費量の中から選択した前記最小電力消費量に基づいて算出した前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を前記第２閾値として設定する際に、選択した前記最小電力消費量そのものの値を、または、選択した前記最小電力消費量に対してあらかじめ定めた電力マージンを加算した値を、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値と看做して、前記第２閾値として設定することを特徴とする危険状態判定方法。
【請求項８】
請求項３ないし７のいずれかに記載の危険状態判定方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施していることを特徴とする危険状態判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、危険状態判定システム、危険状態判定方法および危険状態判定プログラムに関し、特に、宅内の電力消費量の取得結果を利用して、当該宅内の独居高齢者に対する見守りを行うための危険状態判定システム、危険状態判定方法および危険状態判定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、独居高齢者の増加に鑑みて、非特許文献１の「独居高齢者見守りシステム−狛江市における実証試験−」（財団法人電力中央研究所、研究報告Ｒ０９０１４）や非特許文献２の「電気の使い方から独居高齢者を見守るシステム（その２）−総負荷電流の変化の累積度数分布を用いる方法−」（財団法人電力中央研究所、研究報告Ｒ０５０１３）や非特許文献３の「高齢者向け集合住宅用緊急通報サービス」（安全センター株式会社）等にも記載されているように、独居高齢者を離れた場所から見守るための見守りシステムの開発が進められている。これらの見守りシステムの多くは、緊急性は要しないものの、独居高齢者の普段の活動状態を見守りたいというニーズのみならず、独居高齢者の緊急事態を想定した安否確認にも対応することが考慮されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】財団法人電力中央研究所、「独居高齢者見守りシステム−狛江市における実証試験−」、研究報告Ｒ０９０１４、平成２２年５月、http://criepi.denken.or.jp/jp/kenkikaku/report/download/uUtRMCXDU9WjHMJ9GfExmbe6q6tfrQqk/report.pdf
【非特許文献２】財団法人電力中央研究所、「電気の使い方から独居高齢者を見守るシステム（その２）−総負荷電流の変化の累積度数分布を用いる方法−」、研究報告Ｒ０５０１３、平成１８年６月、http://criepi.denken.or.jp/jp/kenkikaku/report/leaflet/R05013.pdf
【非特許文献３】安全センター株式会社、「高齢者向け集合住宅用緊急通報サービス」、http://azc.azbil.com/service/jutaku/shikumi.html
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
前記非特許文献１や非特許文献２等においては、宅内全体の各機器に流れる電流の変動から当該宅内における人間の活動量を推定する技術について記載されている。
【０００５】
しかしながら、宅内の人間の現在の状態が危険状態であるのか否かという点については、推定された人間の活動量の出力結果を参照した担当者や家族が、適宜判断する仕組みとなっており、当該宅内の人間が危険状態にあるか否かを判定する仕組みが自動化されていなく、人為的なミスの発生を避けることができない。
【０００６】
ここで、「危険状態」とは、なんらかの理由によって、宅内に在宅している人間が活動することができない状態例えば大怪我を負った状態や重篤な急病に罹って寝込んでいる状態や意識不明の状態等に陥っていることを意味する。
【０００７】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、対象とする宅内における人間の状態が危険状態にあるか否かを自動的に判別することが可能な危険状態判定システム、危険状態判定方法および危険状態判定プログラムを提供することを、その目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、前述の課題を解決するために、以下のごとき各技術手段から構成されている。
【０００９】
第１の技術手段は、対象とする宅内における人間の危険状態を判定する危険状態判定システムであって、当該宅内における過去のあらかじめ定めた特定期間の１日毎の電力消費量をあらかじめ定めた時間間隔で取得する手段と、取得した当該宅内における１日毎の前記電力消費量に関するヒストグラムを生成する手段と、生成した１日毎の前記ヒストグラムに対して、判別分析法（Discriminant  Analysis  Method）を適用して、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの２つのクラスに分離する分離度を１日毎に算出し、算出した前記分離度が最大になる日を選択する手段と、選択した当該日において前記２つのクラスに分離する閾値を導出し、導出した閾値を、人間の操作がない状態で機器が自動的に運転している機器自動運転の状態における電力消費量の最大値と看做して、人間の危険状態を判定するための第１閾値として設定する手段と、生成した１日毎の前記ヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最も小さい各日最小電力消費量を抽出し、抽出した該各日最小電力消費量の中から電力消費量が最も小さい最小電力消費量を選択する手段と、選択した最小電力消費量に基づいて、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を算出して、算出した該電力消費量の最小値を人間の危険状態を判定するための第２閾値として設定する手段と、少なくとも備えていることを特徴とする。
【００１０】
第２の技術手段は、前記第１の技術手段に記載の危険状態判定システムにおいて、過去の最新の日または選択した日における前記宅内の人間の危険状態を判定する際に、当該日の前記宅内における電力消費量に関する電力データを取得し、取得した前記電力データのそれぞれを前記第１閾値および第２閾値と時系列的に順次比較し、取得した前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間を超えて継続しているか否かを判定した判定結果を、当該宅内における人間の危険状態を示す危険状態判定結果として算出する手段をさらに備えていることを特徴とする。
【００１１】
第３の技術手段は、対象とする宅内における人間の危険状態を判定する危険状態判定方法であって、当該宅内における過去のあらかじめ定めた特定期間の１日毎の電力消費量をあらかじめ定めた時間間隔で取得するステップと、取得した当該宅内における１日毎の前記電力消費量に関するヒストグラムを生成するステップと、生成した１日毎の前記ヒストグラムに対して、判別分析法（Discriminant  Analysis  Method）を適用して、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの２つのクラスに分離する分離度を１日毎に算出し、算出した前記分離度が最大になる日を選択するステップと、選択した当該日において前記２つのクラスに分離する閾値を導出し、導出した閾値を、人間の操作がない状態で機器が自動的に運転している機器自動運転の状態における電力消費量の最大値と看做して、人間の危険状態を判定するための第１閾値として設定するステップと、生成した１日毎の前記ヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最も小さい各日最小電力消費量を抽出し、抽出した該各日最小電力消費量の中から電力消費量が最も小さい最小電力消費量を選択するステップと、選択した最小電力消費量に基づいて、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を算出して、算出した該電力消費量の最小値を人間の危険状態を判定するための第２閾値として設定するステップと、少なくとも有していることを特徴とする。
【００１２】
第４の技術手段は、前記第３の技術手段に記載の危険状態判定方法において、過去の最新の日または選択した日における前記宅内の人間の危険状態を判定する際に、当該日の前記宅内における電力消費量に関する電力データを取得し、取得した前記電力データのそれぞれを前記第１閾値および第２閾値と時系列的に順次比較し、取得した前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間を超えて継続しているか否かを判定した判定結果を、当該宅内における人間の危険状態を示す危険状態判定結果として算出するステップをさらに有していることを特徴とする。
【００１３】
第５の技術手段は、前記第４の技術手段に記載の危険状態判定方法において、前記危険状態判定結果を算出する際に、取得した時刻毎の前記電力データと前記閾値とを順次比較し、前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が、前記限界時間を超えて継続している場合には、当該宅内における人間が危険状態にあるものと判定し、一方、前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が、前記限界時間を超えて継続していない場合には、当該宅内における人間が危険状態にはないものと判定して、判定した結果を、２値の前記危険状態判定結果として算出することを特徴とする。
【００１４】
第６の技術手段は、前記第４の技術手段に記載の危険状態判定方法において、前記危険状態判定結果を算出する際に、取得した時刻毎の前記電力データと前記閾値とを順次比較し、前記電力データが前記第１閾値を超えない状態または前記第２閾値以下に低下しない状態が継続した継続時間の前記限界時間に対する割合を、人間の危険状態の程度を示す数値割合からなる危険状態判定結果として算出することを特徴とする。
【００１５】
第７の技術手段は、前記第３ないし第６の技術手段のいずれかに記載の危険状態判定方法において、前記各日最小電力消費量の中から選択した前記最小電力消費量に基づいて算出した前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値を前記第２閾値として設定する際に、選択した前記最小電力消費量そのものの値を、または、選択した前記最小電力消費量に対してあらかじめ定めた電力マージンを加算した値を、前記機器自動運転の状態における電力消費量の最小値と看做して、前記第２閾値として設定することを特徴とする。
【００１６】
第８の技術手段は、前記第３ないし第７の技術手段のいずれかに記載の危険状態判定方法を、コンピュータによって実行可能なプログラムとして実施している危険状態判定プログラムとすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の危険状態判定システム、危険状態判定方法および危険状態判定プログラムによれば、宅内に設置した機器の電力消費量に基づいて、当該宅内に在宅する人間の危険状態を自動的に判定することができるのみならず、さらに、以下のごとき効果を奏することができる。
【００１８】
第１に、対象とする宅内において人間が危険状態に陥っているか否かを判定する第１閾値および第２閾値を算出するための初期値を手動で設定する必要はなく、当該宅内における過去の電力時系列データからダイレクトにかつ自動的に該第１閾値および該第２閾値を求めることができるので、初期値の設定如何によって該第１閾値および該第２閾値が変動するという問題を引き起こすことはない。
【００１９】
第２に、対象とする宅内において人間が危険状態に陥っているか否かを判定する第１閾値および第２閾値を、当該宅内における過去の電力時系列データからダイレクトにかつ自動的に求めることができるので、危険状態判定システムの運用に当たって、ユーザは、該第１閾値および該第２閾値の設定に関する知識や経験を必要としない。
【００２０】
第３に、対象とする宅内における人間の危険状態の有無を判定する第１閾値および第２閾値の自動的な算出に当たって、当該宅内における過去の電力時系列データを用いるので、ユーザ毎や、季節毎に、それぞれに最適な値を算出して設定することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明による危険状態判定システムの内部構成の一例を示すブロック構成図である。
【図２】図１の危険状態判定システムの閾値演算部のヒストグラム生成部において生成した１日分の電力消費量のヒストグラムの一例を示すグラフである。
【図３】図１の危険状態判定システムの閾値演算部のデータフィルタリング部において適用する判別分析法の計算方法を説明するための説明図である。
【図４】図１の危険状態判定システムの閾値演算部の閾値算出部において危険状態の有無を判定するための第１閾値および第２閾値を設定した場合の様子を説明するためのグラフである。
【図５】図１の危険状態判定システムの全体的な動作の一例を示すフローチャートである。
【図６】図１の危険状態判定システムの閾値演算部のデータフィルタリング部における動作の一例を示すフローチャートである。
【図７】図１の危険状態判定システムの危険状態判定部における動作の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下に、本発明に係る危険状態判定システム、危険状態判定方法および危険状態判定プログラムの好適な実施形態について、その一例を、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の説明においては、本発明による危険状態判定システムおよび危険状態判定方法について説明するが、かかる危険状態判定方法をコンピュータにより実行可能な危険状態判定プログラムとして実施するようにしても良いし、さらに、かかる危険状態判定プログラムをコンピュータにより読み取り可能な記録媒体に記録するようにしても良いことは言うまでもない。
【００２３】
（本発明の特徴）
本発明の実施形態の説明に先立って、本発明の特徴についてその概要をまず説明する。本発明は、対象とする宅内における電力消費量を取得することにより、当該宅内に在宅する人間の危険状態（例えば、健康を害し、大怪我や重篤な病気になり寝込んでいる状態や意識不明の状態等、活動することができない状態）に陥っているか否かを自動的に推定することを主要な特徴としている。なお、電力消費量の代わりに電流消費量を用いるようにしてもかまわない。
【００２４】
具体的には、宅内に在宅する人間の危険状態を判別するためとして、当該宅内の機器に関する機器自動運転の電力消費量の最大値と看做すことが可能な第１閾値と機器自動運転の電力消費量の最小値と看做すことが可能な第２閾値との２つの電力閾値を、過去の電力時系列データからダイレクトに、かつ、自動的に算出してあらかじめ設定し、対象とする宅内における機器の電力消費量の測定結果が、機器自動運転の電力消費量の最大値と看做すことが可能な第１閾値を超えないか、もしくは、機器自動運転の電力消費量の最小値と看做すことが可能な第２閾値以下にまで低下しないかのいずれかの状態が、危険状態の判別用の継続時間としてあらかじめ任意に定めた限界時間の間に亘って継続した場合には、当該宅内の人間が危険状態に陥っているものと判定することを主要な特徴としている。
【００２５】
ここで、機器自動運転の電力消費量の最大値と看做すことが可能な第１閾値を算出する際に、任意に定めた過去のＮ日分（Ｎ：正製数）の電力時系列データから、１日毎の電力消費量に関するヒストグラムを生成し、生成した１日毎の電力消費量のヒストグラムそれぞれについて、判別分析法（Discriminant  Analysis  Method）を用いて、電力消費量が小さい低消費クラスと電力消費量が大きい高消費クラスとの２つのクラスに分離する分離度（Separation  Metrics）σｂ２/σｗ２（σｂ２：クラス間分散（Between-Class  Variance）、σｗ２：クラス内分散（Within-Class  Variance））を１日毎に算出し、かつ、算出した分離度σｂ２/σｗ２が最大になる日の閾値を導出することにより、導出した該閾値を、対象とする宅内に設置されている電気機器に関する機器自動運転時の電力消費量の最大値であるものと看做して、宅内に在宅する人間の一方の危険状態の有無を判別するための第１閾値として設定する。
【００２６】
一方、機器自動運転の電力消費量の最小値と看做すことが可能な第２閾値を算出する場合は、任意に定めたＮ日分（Ｎ：正製数）の電力時系列データから、各日毎の電力消費量に関するヒストグラムを生成し、生成した各日毎の電力消費量のヒストグラムについてそれぞれの最小の電力消費量を各日最小電力消費量として抽出し、抽出した各日最小電力消費量の中から、最小になっている電力消費量をＮ日間における最小電力消費量として抽出し、さらに、抽出した該最小電力消費量に基づいて、対象とする宅内に設置されている電気機器に関する機器自動運転時の電力消費量の最小値を算出することにより、算出した機器自動運転時の電力消費量の最小値を、宅内に在宅する人間のもう一方の危険状態の有無を判別するための第２閾値として設定する。
【００２７】
つまり、対象とする宅内における任意に定めた過去のＮ日分の電力の時系列データから、当該宅内の機器自動運転による電力消費量の最大値と電力消費量の最小値との２つの電力消費量を自動的に算出して、当該宅内に在宅する人間の危険状態の有無を判別するための第１閾値および第２閾値として設定し、当該宅内における電力消費量が、あらかじめ定めた限界時間が超えるまで、該第１閾値を超えない状態が継続した場合、あるいは、該第２閾値以下に低下しない状態が継続した場合には、当該宅内の人間が機器の操作を行うことができない危険状態に陥っているものと判定するようにしたことを本発明の主要な特徴としている。
【００２８】
通常の人間の生活は、１日（２４時間）を単位にしており、徹夜やホームパーティ等をした場合を除けば、通常、２４時間以内には、外出や就寝等のために、在宅している人間は宅内の機器の運転を停止させる操作を行うので、宅内の機器が消費する電力消費量が機器自動運転時の電力消費量の最小のレベルまで低下し、また、外泊した場合を除けば、通常、２４時間以内には、帰宅や起床等によって、在宅している人間は宅内の機器の運転を開始させる操作を行うので、宅内の機器が消費する電力消費量が機器自動運転の最大値を超える状態が発生する。
【００２９】
したがって、あらかじめ定めた前記限界時間として例えば２４時間を設定した場合には、２４時間を超えて、機器自動運転の電力消費量の最大値を超えない状態が継続しているということは、外泊時を除き、宅内の人間は、２４時間以内に、機器の運転を開始させる操作を全く行うことができない危険状態に陥っているものと推定することができる。また、逆に、２４時間を超えて、機器自動運転の電力消費量の最小値以下にまで低下しない状態が継続しているということは、徹夜やホームパーティ等の時を除き、宅内の人間は、２４時間以内に、運転中であった機器を停止させる操作を全く行うことができない危険状態に陥っているものと推定することができる。ここで、外泊や徹夜やホームパーティ等のような平常時とは異なる状態の発生頻度は、通常の生活においては、非常に少なく、かつ、かかる状態の発生時には、何らかの事前通知が、宅内の人間の危険状態の管理を行う関係者に対して届いていることが多いので、前述のような平常時とは異なる状態を自動的に検知して除外するようにしなくても、特段の問題は発生しないものと看做すことができる。
【００３０】
なお、電気機器に関する機器自動運転とは、通常の家庭生活において、人間が操作をしなくても、自動的に電力を消費する機器の運転状態のことである。
【００３１】
例えば、冷蔵庫は、人間がコンセントを抜くことはできるが、通常、コンセントを抜くようなことはしないので、冷蔵庫は、人間が何らの操作をしない機器自動運転の状態においても、冷却用の電力消費量が発生していることになる。
【００３２】
また、テレビジョンの場合、通常は、テレビジョンの電源をリモコンによってオフ（ＯＦＦ）する人間にとって、リモコンによって電源をオフ（ＯＦＦ）することは人間の操作であり、かかる人間の操作によってテレビジョンの電力消費量が変化するが、リモコンによる電源のオフ（ＯＦＦ）後においても、消費される待機電力については、機器自動運転の状態における電力消費となる。分かり易く言うと、人間は外出時には自分のライフスタイルに合わせて宅内の機器の電源をオフ（ＯＦＦ）するが、外出時においても動作して電力を消費している機器の運転状態が、「機器自動運転」に該当している。
【００３３】
なお、本発明においては、在宅の人間が危険状態に陥っているか否かを判定するための技術に関するものであり、該当する人間が在宅しているか、または、外出していて不在であるのかを確実に確認することができていることが好ましい。ただし、在宅か外出かの判定技術に関しては、既存の技術をそのまま適用しても本発明の実現性に影響を及ぼすものではなく、例えば、前記非特許文献３に記載されているセンサ機能付きの鍵ホルダーを利用しても、本発明の実現には何ら支障が生じない。
【００３４】
（本発明による危険状態判定システムの構成例）
次に、本発明の実施形態について、まず、本発明による危険状態判定システムの内部構成の一例を、図１を用いて説明する。図１は、本発明による危険状態判定システムの内部構成の一例を示すブロック構成図である。なお、図１には、ハードウェアロジックによって各ブロックが構成されている場合について示しているが、場合によっては、図１に示す各ブロックの全てまたは一部をコンピュータによって実行可能なプログラムとして実現するようにしても良い。
【００３５】
図１に示すように、危険状態判定システム１００は、宅内に設置されて、当該宅内の人間の機器操作による電力消費量の発生状況を取得して、当該人間の危険状態を判定し、判定した結果を外部に出力する機能を備えており、電力データ入力部１、記憶部２、閾値演算部３、判定部４、危険状態出力部５を少なくとも備えて構成されている。さらに、記憶部２は、電力データ記憶部２１を少なくとも備え、閾値演算部３は、ヒストグラム生成部３１、データフィルタリング部３２、閾値算出部３３を少なくとも備え、判定部４は、危険状態判定部４１を少なくとも備えている。
【００３６】
電力データ入力部１は、電力センサ等から得られた電力データすなわち電力消費量を数値情報として取得する機能を有している。電力データ入力部１における電力データの取得間隔は、以下の説明においては、１分毎としているが、１分に限るものではなく、あらかじめ適切に定めた任意の時間間隔であってもかまわない。
【００３７】
記憶部２は、各種の情報（データやプログラム等）を記憶する機能を有しており、記憶部２の電力データ記憶部２１は、電力データ入力部１により取得した電力データをあらかじめ任意に定めた特定期間分に亘って順次記憶する機能を有している。
【００３８】
閾値演算部３は、在宅する人間の機器操作による電力消費量の発生状況に基づいて、当該人間の危険状態の有無を判定するための閾値として第1閾値と第2閾値との２つの閾値を自動的に演算して設定するための機能を有しており、閾値演算部３のヒストグラム生成部３１は、電力データ記憶部２１に記憶されている任意に定めた特定期間内の電力データから１日毎に電力消費量に関するヒストグラムを生成する機能を有している。該ヒストグラムは、横軸に自然対数表示で電力（電力消費量）を表示し、縦軸に各電力（電力消費量）の発生回数を頻度として表示する。
【００３９】
図２は、図１の危険状態判定システム１００の閾値演算部３のヒストグラム生成部３１において生成した１日分の電力消費量のヒストグラムの一例を示すグラフである。図２には、１分毎に取得して電力データ記憶部２１に記憶した１日分の電力データ、つまり、１，４４０個の電力データを、あらかじめ定めた電力単位（例えば０．１Ｗ単位）の間隔に区切って、低電力消費量から高電力消費量に向かって大きくなる順に並べ替え、それぞれの電力間隔における発生頻度（回数）をヒストグラムとして表示した一例を示している。
【００４０】
つまり、本実施形態においては、人間の危険状態を判定するために、電力データの解析を行う手法として、一般的に用いられているヒストグラムとして電力データを並べ替える手法を適用している。また、図２に示す電力データのヒストグラムの例においては、１分毎に取得した電力データを例として示しているが、ヒストグラムを生成する際においても、１分毎に限るものではなく、あらかじめ適切に定めた任意の時間間隔を単位としてもかまわない。
【００４１】
なお、任意に定めた特定期間をＮ日（Ｎ：正整数）とした場合、ヒストグラムは１日単位にＮ個作成される。該特定期間のＮ日は、３０日程度が適切であるが、３０日に限るものではなく、適切に任意に定めた期間であってかまわない。また、電力データを区切る間隔としてあらかじめ定めた電力単位を、例えば、０．１Ｗ単位としている場合を示しているが、如何なる電力単位で区切ってもかまわない。
【００４２】
また、閾値演算部３のデータフィルタリング部３２は、人間の危険状態を判定するための一方の閾値である第１の閾値を算出するために、ヒストグラム生成部３１によって生成されたＮ個（前記特定期間をＮ日とした場合）のヒストグラムそれぞれに対して、判別分析法（Discriminant  Analysis  Method）における分離度（Separation  Metrics）σｂ２/σｗ２（σｂ２：クラス間分散（Between-Class  Variance）、σｗ２：クラス内分散（Within-Class  Variance））を算出し、該分離度σｂ２/σｗ２の値が最大となる日を選択する機能を有する。なお、前記判別分析法とは、或るデータ群に対して、２つのクラスを定義し、定義した２つのクラスの分離度が最も大きくなるところを閾値として算出する技術であり、例えば、画像処理分野において、画像の濃淡の２値化等に頻繁に利用されている技術である。
【００４３】
判別分析法の計算方法について図３を用いてさらに説明する。図３は、図１の危険状態判定システム１００の閾値演算部３のデータフィルタリング部３２において適用する判別分析法の計算方法を説明するための説明図であり、対象とする電力消費量に関する１日毎のヒストグラムそれぞれに関して、電力消費量が大きいクラス（高消費クラス）と小さいクラス（低消費クラス）との２つのクラスに第１閾値ｔ１によって２値化する計算方法を説明している。
【００４４】
つまり、図３（Ａ）に示すように、ヒストグラム生成部３１において生成した図２に例示した１日毎の電力消費量を、第１閾値ｔ１によって、電力消費量が大きいクラス（高消費クラス）と小さいクラス（低消費クラス）との２つのクラスに分離する場合について説明している。
【００４５】
ここで、図３（Ａ）に示すように、低消費クラスの電力データ数をω１、平均をｍ１、分散をσ１、高消費クラスの電力データ数をω２、平均をｍ２、分散をσ２、電力データ全体の電力データ数をωｔ１、平均をｍｔ１、分散をσｔ１としたとき、クラス内分散σｗ２は、図３（Ｂ）に示すように、次の式（１）として、
【００４６】
【数１】
0005400127.tif 000002
と表すことができる。
【００４７】
また、クラス間分散σｂ２は、図３（Ｂ）に示すように、次の式（２）として、
【００４８】
【数２】
0005400127.tif 000003
と表すことができる。
【００４９】
ここで、全分散σｔ１は、
【００５０】
【数３】
0005400127.tif 000004
として表すことができる。したがって、２つのクラスの分離度は、図３（Ｂ）に示すように、クラス間分散σｂ２とクラス内分散σｗ２との比で与えられ、次の式（３）
【００５１】
【数４】
0005400127.tif 000005
となり、この分離度σｂ２/σｗ２が最大になる日の第１閾値ｔ１を求めれば、電力消費量を利用して、人間の活動状態を（活動しているか否かを）推定するために用いることが可能な２つのクラスに、電力消費量を分離することができる。
【００５２】
すなわち、図３（Ａ）のヒストグラムにおける低消費クラスに属する電力消費量と高消費クラスに属する電力消費量とを、図４に示すように、宅内の人間の操作によらず自動的に電力が消費される機器自動運転の場合と、人間の操作によって電力消費量が増加している場合との２つのクラスとして分離することができる。図４は、図１の危険状態判定システム１００の閾値演算部３の閾値算出部３３において危険状態の有無を判定するための第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を設定した場合の様子を説明するためのグラフであり、図２のヒストグラムとして示した日の電力消費量のパターンが、特定の期間（例えば、Ｎ日間）のうち、第１閾値ｔ１として分離度σｂ２/σｗ２が最大になる日であり、かつ、後述する第２閾値ｔ２を設定する際に用いる電力消費量が最小になる日のヒストグラムであった場合として示している。
【００５３】
図４のヒストグラムに示すように、特定期間内の１日毎のヒストグラムのうち、第１閾値ｔ１が最大になる日のヒストグラムとして選択された日のヒストグラムに対して、判別分析法を用いて得られた第１閾値ｔ１によって、宅内の人間の操作によらず自動的に電力が消費される機器自動運転の場合と人間の操作によって電力消費量が増加している場合との２つのクラスに分離し、第１閾値ｔ１が示す区切り線の左側の低消費クラスに属する宅内の電力消費量においては、当該宅内の人間が機器の運転を開始させる操作を行っていないものと推定し、第１閾値ｔ１が示す区切り線の右側の高消費クラスに属する宅内の電力消費量においては、当該宅内の人間が機器の運転を開始させる操作を行っているものと推定することができる。
【００５４】
具体的な数値例として、図４に示すヒストグラムの場合、例えば、１分ごとに１日分の電力データを取得して記憶部２の電力データ記憶部２１に蓄積している場合を示しており、１日は２４時間であり、２４時間は１，４４０分に相当しているので、１，４４０個の電力データが蓄積されているということになる。また、特定期間の例えばＮ日のうち、図４の電力消費量に関するヒストグラムが得られた日が、判別分析法により２つのクラスの分離度σｂ２/σｗ２が最大になる日であると判定された場合には、当該日の閾値である第１閾値ｔ１を、今後の当該宅内の人間が、危険状態に陥っているか否かを判別するための第１閾値ｔ１として算出する。
【００５５】
つまり、閾値演算部３の閾値算出部３３は、前述したように、入力された日の電力データに関してヒストグラム生成部３１によって生成された特定期間分（Ｎ日分）の１日毎のヒストグラムに基づいて、データフィルタリング部３２において分離度σｂ２/σｗ２が最大になる日として選択された日のヒストグラムを入力データとして判別分析法により得られた第１閾値ｔ１を、宅内の人間の操作がない場合においても自動的に電力が消費される機器自動運転の最大値を与えるものと看做して、当該宅内の人間の危険状態を判定するための一方の閾値である第１閾値ｔ１として設定する。
【００５６】
すなわち、「機器自動運転による電力の消費」と「人間操作による電力消費の増加」との２つのクラスが明確に分離されている場合には、判別分析法により得られた第１閾値ｔ１は、人間の操作がない場合に自動的に電力が消費される機器自動運転の電力消費量の最大値であるものと看做すことにより、該第１閾値ｔ１を超える電力消費量が発生している場合には、対象とする宅内の人間が、電気機器の何らかの操作を行っている活動状態にあるものとして推定することができる。
【００５７】
ここで、宅内の電力消費量が第１閾値ｔ１を超えない状態が継続して、あらかじめ定めた限界時間例えば１日（２４時間）を超えて、当該宅内の人間が機器の運転を開始させる操作を全く行わないという事態は、当該宅内の人間が外泊した場合等の滅多に発生しない状況が生じない限り、通常の状態では発生しない状況である。したがって、電力消費量が第１閾値ｔ１を超えない状態が、あらかじめ任意に定めた限界時間を超えて継続していた場合には、宅内の人間が機器の運転を開始させる操作もできないほど危険状態に陥っているものと判定することができる。
【００５８】
また、閾値演算部３のデータフィルタリング部３２は、宅内の人間の危険状態を判定するためのもう一方の閾値である第２の閾値を算出するために、ヒストグラム生成部３１によって生成されたＮ個（前記特定期間をＮ日とした場合）のヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量の最小値を取得し、Ｎ日それぞれの各電力消費量の最小値（すなわち、各日最小電力消費量）のうち、電力消費量が最も小さくなる日を選択する機能を有する。
【００５９】
閾値演算部３の閾値算出部３３は、入力された日の電力データに関してヒストグラム生成部３１によって生成された特定期間分（Ｎ日分）の１日毎のヒストグラムに基づいて、データフィルタリング部３２において電力消費量が最も小さくなる日として選択された日のヒストグラムを入力データとして、当該日における電力消費量の最小値を、当該宅内の人間が機器を操作していない機器自動運転時の最小値を与えるものとして選択して、選択した電力消費量の最小値に基づいて、当該宅内の人間が危険状態に陥っているか否かを判別するためのもう一方の閾値である第２閾値ｔ２を算出して設定する。
【００６０】
ここで、宅内の電力消費量が第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が継続して、あらかじめ定めた限界時間例えば１日（２４時間）を超えて、当該宅内の人間が機器の運転を停止させる操作を全く行わないという事態は、ホームパーティ等の特別のイベントを徹夜状態で開催していたような特別の行事の場合を除いて、通常の状態では発生しない状況である。したがって、電力消費量が第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が、あらかじめ任意に定めた限界時間を超えて継続していた場合には、宅内の人間が機器の運転を停止させる操作もできないほど危険状態に陥っているものと判定することができる。
【００６１】
また、危険状態判定部４１は、電力データ記憶部２１から、過去の最新の電力データ（電力時系列データ）または任意に指定した日の電力データ（電力時系列データ）を取得して、取得した電力データ（電力時系列データ）を時系列的に順番に閾値算出部３３で設定した第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２とそれぞれ比較して、取得した電力データ（電力時系列データ）が、該第１閾値ｔ１を超えない状態があらかじめ定めた限界時間を超えて継続していた場合には、当該宅内の人間が機器の運転の開始操作ができないほど危険な状態に陥っているものと判定し、あるいは、取得した電力データ（電力時系列データ）が、該第２閾値ｔ２以下に低下しない状態があらかじめ定めた限界時間を超えて継続していた場合には、当該宅内の人間が運転中の機器の停止操作ができないほど危険な状態に陥っているものと判定する。
【００６２】
逆に、前記第１閾値ｔ１を超えない状態の継続時間が前記限界時間以下であった場合や、前記第２閾値ｔ２以下に低下しない状態の継続時間が前記限界時間以下であった場合には、当該宅内の人間は危険な状態になっていないものと判定する。ここで、前記限界時間としては、通常の人間の生活の単位となる１日（２４時間）とすることが望ましいが、かかる場合に限るものではなく、任意の期間を選択するようにしてかまわない。
【００６３】
該判定結果は、対象とする宅内における人間の危険状態の有無を示す２値の危険状態判定結果として、危険状態出力部５に対して出力する。もしくは、危険状態の判定を行う日として選択した日の電力消費量として取得した電力データ（電力時系列データ）の全データ数のうち、前記第１閾値ｔ１を継続して超えないデータ数または前記第２閾値ｔ２以下に継続して低下しないデータ数の割合を、宅内における人間の危険状態の程度を示す数値割合（２値とは限らない数値）からなる危険状態判定結果として、危険状態出力部５に対して出力するようにしても良い。
【００６４】
なお、機器自動運転時の最小値を与えるものとして選択した電力消費量の最小値に基づいて、第２閾値ｔ２を算出する場合、選択した電力消費量の最小値そのものを第２閾値ｔ２に設定するようにしても良いが、かかる場合には、実際に機器自動運転のみの状態になっていたとしても、機器自動運転時の最小値として第２閾値ｔ２に設定した値と同じ電力消費量にはならない場合があり得る。
【００６５】
具体的にいうと、特定期間例えばＮ日における機器自動運転時の最小電力消費量として第２閾値ｔ２に設定した値が例えば５０Ｗであって、かつ、限界時間として例えば２４時間を設定していた場合、或る一日（２４時間）の最小値が、機器自動運転のみの状態になっても、５１Ｗまでしか低下しないような場合も、環境条件如何によっては発生する場合がある。かかる場合が発生すると、宅内の人間は、危険な状態になっていないにも関わらず、危険状態に陥っているものと誤って判定してしまう可能性が生じる。
【００６６】
したがって、第２閾値ｔ２を算出する際に、図４に示すように、特定期間例えばＮ日における機器自動運転時の最小電力消費量そのものを第２閾値ｔ２として用いるのではなく、特定期間例えばＮ日における機器自動運転時の最小電力消費量に対してあらかじめ任意に定めた一定量以上の電力マージンを加算した値を第２閾値ｔ２として設定することが望ましい。任意に定めた一定量以上の電力マージンとしては、例えば、低いワット数の電球１個分に相当する２０Ｗあるいは３０Ｗ程度が適切な電力量であるが、かくのごとき２０Ｗや３０Ｗに特定するものではなく、第１閾値ｔ１と最小電力消費量との中央の電力消費量（＝ｅ（ａ＋ｂ）／２、または、＝(ｅａ＋ｅｂ)／２、ただし、ｅａ：第１閾値ｔ１、ｅｂ：最小電力消費量）を用いても良いし、あるいは、第１閾値ｔ１と最小電力消費量との間の適切な任意の値を選択することができることは言うまでもない。
【００６７】
また、危険状態判定システム１００の危険状態出力部５は、危険状態判定部４１において判定された判定結果（当該宅内の人間が危険状態に陥っているか否かの危険状態の有無を示す判定結果）である２値の危険状態判定結果を、もしくは、取得した電力データが前記第１閾値ｔ１を継続して超えなかったデータ数または前記第２閾値ｔ２以下に継続して低下しなかったデータ数の取得した全電力データ数に対する割合を、当該宅内の人間の危険状態の程度を示す数値割合（２値に限らない数値）からなる危険状態判定結果として、あらかじめ登録されている外部の機器（デバイス）に対して出力する。
【００６８】
（本発明による危険状態判定システムの動作例）
次に、図１に示した本発明による危険状態判定システム１００の動作の一例を、図５ないし図７のフローチャートを参照しながら説明する。図５は、図１の危険状態判定システム１００の全体的な動作の一例を示すフローチャートであり、本発明による危険状態判定方法の一例を示している。
【００６９】
また、図６は、図１の危険状態判定システム１００の閾値演算部３のデータフィルタリング部３２における動作の一例を示すフローチャートである。図６のフローチャートにおいては、宅内の人間の危険状態の有無を推定するための第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２の２つの閾値をあらかじめ定めた特定の期間（Ｎ日間）の電力消費量に基づいて算出している。つまり、低消費クラスと高消費クラスとの２つのクラスに分離した際の分離度が最大になる日における閾値を、機器自動運転時の電力消費量の最大値と看做して一方の閾値である第１閾値ｔ１として設定するとともに、電力消費量が最小になった日の電力消費量の最小値に基づいて、機器自動運転時の消費電力量の最小値を算出することにより、算出した機器自動運転時の消費電力量の最小値をもう一方の閾値である第２閾値ｔ２として設定する動作について示している。
【００７０】
また、図７は、図１の危険状態判定システム１００の危険状態判定部４１における動作の一例を説明するためのフローチャートであり、対象とする宅内における電力消費量に基づいて当該宅内の人間の危険状態を判定する動作を例示している。
【００７１】
まず、図５に示すフローチャートを用いて、図１の危険状態判定システム１００の全体的な動作についてその一例を説明する。
【００７２】
図５のフローチャートにおいては、まず、電力データ入力部１において対象とする宅内の電力センサ等から入力インタフェースを介して時系列的に得られる電力消費量を数値情報に変換した電力時系列データ（時系列に並んだ電力消費量データ）として取得する（ステップＳ１）。なお、電力時系列データの取得間隔は任意に設定することが可能であり、例えば、１分毎として設定することも可能である。電力データ入力部１により取得された電力時系列データは、あらかじめ任意に設定した特定期間分（例えばＮ日分）に亘って、記憶部２の電力データ記憶部２１に、順次記憶される（ステップＳ２）。
【００７３】
次いで、電力データ記憶部２１に記憶されている特定期間分（例えばＮ日分）の電力時系列データを用いて、危険状態の判定に用いる閾値である第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を算出する動作を行う場合か、あるいは、電力データ記憶部２１に記憶されている過去の最新の日または任意に選択した日の電力時系列データを用いて、当日の人間の危険状態を判定する場合かを判定する（ステップＳ３）。取得した特定期間分（例えばＮ日分）の電力時系列データすなわち電力消費量を用いて、危険状態の判定に用いる閾値である第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を算出する動作を行う場合には（ステップＳ３のＹＥＳ）、ステップＳ４に移行し、一方、危険状態の判定に用いる閾値である第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を算出する動作を行う場合ではないと判定した場合は（ステップＳ３のＮＯ）、取得した最新の日または任意に選択した日の電力時系列データを用いて、対象とする宅内において人間が危険な状態に陥っているか否かを、危険状態判定結果として算出する場合であり、ステップＳ７に移行する。
【００７４】
ステップＳ３において、取得した電力時系列データを用いて危険状態の判定に用いる閾値である第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を算出する動作を行う場合は（ステップＳ３のＹＥＳ）、まず、閾値演算部３のヒストグラム生成部３１によって、電力データ記憶部２１に記憶されている任意に定めた特定期間分（例えばＮ日分）の電力データそれぞれに基づいて、図２に示したような１日毎の電力消費量に関するヒストグラムを生成する（ステップＳ４）。該ヒストグラムは、前述したように、低電力消費量から高電力消費量に向かって電力消費量が大きくなる順にあらかじめ定めた電力間隔（例えば０．１Ｗ）で区切って並べた際の各電力消費量毎の発生頻度（度数分布）を１日毎に示すものである。ここで、特定期間分を例えばＮ日分とした場合、電力消費量に関してＮ個のヒストグラムが生成されることになる。
【００７５】
１日毎の電力消費量に関するヒストグラムを生成すると、まず、機器自動運転時の電力消費量の最大値を与える第１閾値ｔ１を算出するために、ヒストグラム生成部３１によって生成されたＮ個（前記特定期間をＮ日とした場合）のヒストグラムそれぞれに対して、閾値演算部３のデータフィルタリング部３２において、判別分析法を適用して、分離度σｂ２/σｗ２（σｂ２：クラス間分散、σｗ２：クラス内分散）を算出することによって、電力データのフィルタリング処理を施し、該分離度σｂ２/σｗ２の値が最大となる日を選択する（ステップＳ５）。
【００７６】
つまり、分離度σｂ２/σｗ２は、前述したように、１日毎のそれぞれの電力消費量において低消費クラスと高消費クラスとの２つのクラスに分離する際の分離の明確度（分離度）を表しており、該分離度σｂ２/σｗ２の値が最大となるということは、低消費クラスと高消費クラスとの２つのクラスに最も明確に分離することができているということを意味している。
【００７７】
また、低消費クラスと高消費クラスとの２つのクラスは、多くの場合、それぞれが、「機器自動運転による電力消費の場合」と「人間操作による電力消費の増加の場合」として現れる。よって、分離度σｂ２/σｗ２の値が最大となる日を選択するということは、該判別分析法により得られた閾値によって人間の操作がない場合において自動的に電力が消費される機器自動運転の場合と、人間の操作によって電力が消費されている場合との２つのクラスに電力が最も明確に分離することができる日を選択するということになる。
【００７８】
次に、機器自動運転時の電力消費量の最小値を与える第２閾値ｔ２を算出するために、ヒストグラム生成部３１によって生成されたＮ個（前記特定期間をＮ日とした場合）のヒストグラムそれぞれにおいて、電力消費量が最も小さくなる値を選択した後、１日毎のそれぞれの最小電力消費量の中から、最も小さい電力消費量を示している日のヒストグラムを選択する（ステップＳ５）。
【００７９】
つまり、閾値演算部３のデータフィルタリング部３２においては、人間の危険状態を判定するための第１閾値ｔ１と第２閾値ｔ２との２つの閾値を算出のために用いる電力消費量のヒストグラムとして、２つのクラスの分離が最も明確な日のヒストグラムと電力消費量が最も小さい値になっている日のヒストグラムとの２つのヒストグラムのみを抽出することとし、２つのクラスの分離が明確ではない日のヒストグラムはフィルタリングして第１閾値ｔ１の算出用としては用いないことにし、また、電力消費量が最も小さい値になっている以外の日のヒストグラムはフィルタリングして第２閾値ｔ２の算出用としては用いないことになる。データフィルタリング部３２によるデータのフィルタリング処理に関する詳細な動作は、図６のフローチャートにおいてさらに後述する。
【００８０】
しかる後、データフィルタリング部３２により選択された日のヒストグラムを入力データとして、判別分析法により得られた閾値を、対象とする特定期間内において、対象の宅内の人間の操作がない状態で自動的に消費される機器自動運転の電力消費量の最大値が与えられているものとして、閾値算出部３３において、当該宅内の人間の危険状態を判定するための第１閾値ｔ１として設定するとともに、対象とする特定期間内において、電力消費量が最も小さくなっている日の最小電力消費量を、該特定期間内において、宅内の人間の操作がない状態で自動的に消費される機器自動運転の電力消費量の最小値が与えられているものとして、閾値算出部３３において、当該宅内の人間の危険状態を判定するための第２閾値ｔ２として設定する（ステップＳ６）。
【００８１】
以上のように、データフィルタリング部３２における判別分析法によって「機器自動運転による電力消費」と「人間操作による電力消費の増加」との２つのクラスが最も明確に分離されている場合に得られた第１閾値ｔ１および最小電力消費量になっている場合に得られた第２閾値ｔ２は、それぞれ、人間の操作がない場合に自動的に電力が消費される機器自動運転の電力消費量の最大値および最小値を示しているものと看做すことができ、人間の危険状態を推定するための閾値として設定することができる。なお、第２閾値ｔ２については、運転中の機器の停止操作をしなかった状態をより確実に判定するために、前述したように、特定期間内における最小電力消費量そのものではなく、該最小電力消費量に対してあらかじめ任意に定めた電力マージンを加算した値を第２閾値ｔ２として設定することが望ましい。
【００８２】
かかる第１閾値ｔ１と第２閾値ｔ２との２つの閾値を用いることによって、電力消費量が第１閾値ｔ１を超えない状態が、危険状態の判定用の継続時間としてあらかじめ定めた限界時間（例えば２４時間）を超えて、継続している場合には、該限界時間内に機器の運転の開始操作を、対象とする宅内の人間が行うことができない何らかの危険状態が発生していると判定することができ、また、電力消費量が第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が、前記限界時間（例えば２４時間）を超えて、継続している場合には、該限界時間内に運転中の機器の停止操作を、対象とする宅内の人間が行うことができない何らかの危険状態が発生していると判定することができることを示している。
【００８３】
次に、ステップＳ３において、取得した電力時系列データを用いて、危険状態の判定に用いる閾値である第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を算出する動作を行う場合ではないと判定した場合は（ステップＳ３のＮＯ）、取得した最新の日または任意に選択した日の電力時系列データを用いて、対象とする宅内において人間が危険な状態に陥っているか否かを、危険状態判定結果として算出する場合であり、ステップＳ７に移行し、まず、取得した電力時系列データに基づいて、危険状態判定部４１において、当該宅内の人間が危険状態に陥っているか否かを判定する。
【００８４】
つまり、危険状態判定部４１においては、取得した最新の日または任意に選択した日の電力時系列データと、ステップＳ６において閾値算出部３３により設定した第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２とを時系列的に順次比較する。比較結果として、取得した電力時系列データが、第１閾値ｔ１を超えない状態が、あらかじめ定めた限界時間（例えば２４時間）を超えて継続していた場合には、前記限界時間が経過するまでの間に、当該宅内の人間が、機器の運転の開始操作を全く行うことができない危険状態に陥っているものと判定する。また、取得した電力時系列データが、第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が、前記限界時間（例えば２４時間）を超えて継続していた場合には、前記限界時間が経過するまでの間に、当該宅内の人間が、機器の運転を停止させる操作を全く行うことができない危険状態に陥っているものと判定する。
【００８５】
一方、第１閾値ｔ１を超えない状態や第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が、あらかじめ定めた限界時間（例えば２４時間）を超えて継続することがなかった場合には、前記限界時間が経過するまでの間に、当該宅内の人間が、機器に対する何らかの操作を行っている状態が発生しており、当該宅内の人間は、危険状態に陥っていないものと判定する。判定した結果は、当該宅内の人間の危険状態の有無を示す２値の危険状態判定結果として、危険状態出力部５に対して送出される（ステップＳ７）。
【００８６】
なお、危険状態判定部４１においては、危険状態の有無を示す２値の危険状態判定結果としてではなく、場合によっては、取得した電力時系列データのうち第１閾値ｔ１を超えていなかった状態の継続時間あるいは第２閾値ｔ２以下に低下していなかった状態の継続時間の前記限界時間に対する割合を、当該宅内の人間の危険状態の程度を示す割合数値（２値に限らない数値）からなる危険状態判定結果として算出して、危険状態出力部５に対して送出するようにしても良い。危険状態判定部４１における危険状態の判定処理に関する詳細な動作は、図７のフローチャートにおいてさらに後述する。
【００８７】
危険状態判定部４１から人間の危険状態の有無を判定した２値の危険状態判定結果もしくは当該宅内の人間の危険状態の程度を示す割合数値（２値に限らない数値）からなる危険状態判定結果が送出されてくると、危険状態出力部５は、あらかじめ登録している外部の機器に対して、出力インタフェースを介して、危険状態判定部４１から送出されてきた２値の危険状態判定結果もしくは割合数値（２値に限らない数値）からなる危険状態判定結果を出力する（ステップＳ８）。
【００８８】
以上のような動作を行うことによって、対象とする宅内における機器自動運転の電力消費量の最大値および最小値を過去の電力データ（電力消費量データ）に基づいて自動的に推定することが可能となり、また、推定した機器自動運転の電力消費量の最大値および最小値を、当該宅内における人間の危険状態の有無を判定するための特定の第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２として利用することによって、取得した最新の日の電力データ（電力消費量データ）あるいは任意に選択した日の電力データ（電力消費量データ）が特定の第１閾値ｔ１を超えなかった状態または第２閾値ｔ２以下に低下しなかった状態が継続した時間が、危険状態の発生の有無を判別するための継続時間としてあらかじめ任意に定めた限界時間（例えば２４時間）を超えた場合には、該限界時間が経過するまでの間に、当該宅内の人間が機器に対する操作を全く行うことができないような危険状態に陥っているものと判定することが可能になる。
【００８９】
次に、図６のフローチャートを用いて、人間の危険状態を判定する第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を算出するために、機器自動運転の状態における電力消費量が最大および最小と看做すことができる日を、あらかじめ定めた過去の複数の日例えばＮ日間（Ｎ：正整数）の特定期間の電力時系列データ（時系列に並んだ電力消費量データ）に基づいて、算出するデータフィルタリング部３２の動作についてその一例を説明する。
【００９０】
図６のフローチャートにおいて、まず、特定期間分としてあらかじめ定めたＮ日間に亘って例えば１分毎に取得した電力時系列データすなわち１分毎に取得した時系列の電力消費量に関するデータを電力データ記憶部２１から読み出して、読み出したＮ日分の電力時系列データそれぞれについて、ヒストグラム生成部３１において、１日毎それぞれの電力消費量に関するヒストグラムに変換して、データフィルタリング部３２に対して送出してくる（ステップＳ２１）。
【００９１】
ヒストグラム生成部３１からのＮ日分に該当するＮ個のヒストグラムを受け取ったデータフィルタリング部３２は、まず、第１閾値ｔ１を算出するために、Ｎ個のヒストグラムそれぞれについて、判別分析法を用いて、低消費クラスと高消費クラスとの２つのクラスの分離度σｂ２/σｗ２をそれぞれ算出する（ステップＳ２２）。
【００９２】
しかる後、データフィルタリング部３２は、Ｎ日分に該当するＮ個のヒストグラムそれぞれにおけるＮ個の分離度σｂ２/σｗ２を比較し、分離度σｂ２/σｗ２が最も大きくなるヒストグラムに該当する日を選択して、閾値算出部３３に対して出力する。閾値算出部３３においては、データフィルタリング部３２により選択された当該日において、低消費クラスと高消費クラスとの２つのクラスに分離する閾値を、人間が操作していない状態で自動的に電力が消費される機器自動運転における電力消費量の最大値を与えているものとして算出し、算出した閾値を第１閾値ｔ１として設定する（ステップＳ２３）。
【００９３】
さらに、データフィルタリング部３２は、第２閾値ｔ２を算出するために、Ｎ日分に該当するＮ個のヒストグラムそれぞれにおいて電力消費量が最小になっている各日最小電力消費量を抽出して、抽出したＮ個の各日最小電力消費量の中から最も小さい各日最小電力消費量を当該Ｎ日の間における最小電力消費量を与える日として選択して、閾値算出部３３に対して出力する。閾値算出部３３においては、データフィルタリング部３２により選択された当該日の各日最小電力消費量が当該Ｎ日の間における最小電力消費量であり、機器自動運転における電力消費量の最小値を与えているものと看做して、第２閾値ｔ２として設定する（ステップＳ２４）。ここで、設定される第２閾値ｔ２としては、前述のように、データフィルタリング部３２において選択した最小電力消費量そのものを用いても良いが、危険状態に関する誤った判定の発生頻度をより低減する上で、該最小電力消費量に対してあらかじめ定めた電力マージンを加算した値を用いることが望ましい。
【００９４】
次に、図７のフローチャートを用いて、危険状態判定部４１における危険状態の判定に関する詳細な動作についてその一例を説明する。
【００９５】
図7のフローチャートにおいて、電力データ記憶部２１に蓄積された電力時系列データ（時系列に並んだ電力消費量データ）のうち算出対象とする最新の日または任意に選択した日の特定の時間間隔毎に（例えば１分毎に）取得した電力時系列データを、危険状態の判定に用いる継続時間としてあらかじめ定めた限界時間（例えば２４時間）よりも長い時間分、読み出す（ステップＳ３１）。限界時間を２４時間に設定した場合には、最新の日または任意に選択した日のみならず、前日分または翌日分も電力時系列データをも含んで、２４時間分よりも多い電力データ数としてあらかじめ定めたデータ数分だけ読み出す。
【００９６】
しかる後、まず、読み出した電力時系列データから、取得時刻順に時系列的に順次取り出した電力データ（電力消費量データ）と閾値算出部３３が設定した第１閾値ｔ１とを順番に比較する（ステップＳ３２）。
【００９７】
電力データ記憶部２１から読み出した電力時系列データから順次取り出した電力データ（電力消費量データ）が連続して第１閾値ｔ１を超えないデータ数が、前記限界時間分に相当するデータ数を超えている場合には（ステップＳ３２のＹＥＳ）、宅内の人間が、前記限界時間に亘って、機器の運転の開始操作を全く行うことができない危険状態にあるものとして判定する（ステップＳ３５）。
【００９８】
一方、電力データ（電力消費量データ）が連続して第１閾値ｔ１を超えないデータ数が、前記限界時間分に相当するデータ数を超えていなかった場合には（ステップＳ３２のＮＯ）、次に、取得時刻順に時系列的に順次取り出した電力データ（電力消費量データ）と閾値算出部３３が設定した第２閾値ｔ２とを順番に比較する（ステップＳ３３）。
【００９９】
電力データ記憶部２１から読み出した電力時系列データから順次取り出した電力データ（電力消費量データ）が連続して第２閾値ｔ２以下に低下しないデータ数が、前記限界時間分に相当するデータ数を超えている場合には（ステップＳ３３のＹＥＳ）、宅内の人間が、前記限界時間に亘って、機器の運転の停止操作を全く行うことができない危険状態にあるものとして判定する（ステップＳ３５）。
【０１００】
一方、電力データ（電力消費量データ）が連続して第２閾値ｔ２以下に低下しないデータ数が、前記限界時間分に相当するデータ数を超えていなかった場合には（ステップＳ３３のＮＯ）、宅内の人間が、前記限界時間のいずれかのタイミングにおいて、機器の運転の開始操作を行ったり、機器の運転の停止操作を行ったりした状態が発生しており、当該宅内の人間は危険状態にはないものと判定する（ステップＳ３４）。
【０１０１】
かくのごとく、対象とする宅内の機器が消費する電力消費量を用いて、人間の危険状態を判定する第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を算出し、かつ、最新の日または任意に選択した日の電力時系列データが、第１閾値ｔ１を超えない状態または第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が、危険状態の判定用の継続時間として任意に定めた限界時間を超えて継続していた場合には、当該宅内の人間が危険状態に陥っていることを自動的に判定することが可能である。
【０１０２】
なお、図７のフローチャートにおいては、宅内の人間が危険状態に陥っているか否かを、２値の危険状態判定結果として算出した場合について説明しているが、場合によっては、宅内の人間の危険状態の程度を示す割合数値（２値に限らない数値）からなる危険状態判定結果を算出するようにしても良い。
【０１０３】
例えば、第１閾値ｔ１を超えない状態または第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が継続した継続時間が前記限界時間以内に収まっていたとしても、次に示す式のような演算結果を、危険状態の程度を示す割合数値からなる危険状態判定結果として出力するようにしても良い。
【０１０４】
危険状態判定結果＝（閾値算出部３３が設定した第１閾値ｔ１を超えない状態
または第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が継続した継続時間
のうち最も長い最長継続時間）／（限界時間）
すなわち、閾値算出部３３が設定した第１閾値ｔ１を超えない状態または第２閾値ｔ２以下に低下しない状態が最も長く続いた最長継続時間を抽出して、前記限界時間に占める割合を、危険状態の程度を示す数値割合（２値に限らない数値）からなる危険状態判定結果として算出するようにしても良い。
【０１０５】
また、宅内の人間が危険状態に陥っているか否かを示す２値の危険状態判定結果や危険状態の程度を示す数値割合からなる危険状態判定結果を算出して、当該人間が危険状態に陥っていることを示す情報あるいは危険状態の程度を示す情報を出力する際に、第１閾値ｔ１を超えない状態か第２閾値ｔ２以下に低下しない状態かのいずれの場合であるかを示す情報を詳細情報として付して出力するようにしても良い。
【０１０６】
（本実施形態の効果の説明）
以上に詳細に説明したように、本実施形態においては、宅内に設置した機器の電力消費量に基づいて、当該宅内に在宅する人間の危険状態を自動的に判定することができるのみならず、さらに、次のような効果が得られる。
【０１０７】
第１に、対象とする宅内において人間が危険状態に陥っているか否かを判定する第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を算出するための初期値を手動で設定する必要はなく、当該宅内における過去の電力時系列データからダイレクトにかつ自動的に該第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を求めることができるので、初期値の設定如何によって該第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２が変動するという問題を引き起こすことはない。
【０１０８】
第２に、対象とする宅内において人間が危険状態に陥っているか否かを判定する第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２を、当該宅内における過去の電力時系列データからダイレクトにかつ自動的に求めることができるので、危険状態判定システム１００の運用に当たって、ユーザは、該第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２の設定に関する知識や経験を必要としない。
【０１０９】
第３に、対象とする宅内における人間の危険状態の有無を判定する第１閾値ｔ１および第２閾値ｔ２の自動的な算出に当たって、当該宅内における過去の電力時系列データを用いるので、ユーザ毎や、季節毎に、それぞれに最適な値を算出して設定することが可能である。
【符号の説明】
【０１１０】
１…電力データ入力部、２…記憶部、３…閾値演算部、４…判定部、５…危険状態出力部、２１…電力データ記憶部、３１…ヒストグラム生成部、３２…データフィルタリング部、３３…閾値算出部、４１…危険状態判定部、１００…危険状態判定システム。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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